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基于能量聚集度经验小波变换的齿轮箱早期微弱故障诊断
被引量：
11
1
作者
王友仁
陈伟
+2 位作者
孙灿飞
孙权
黄海安
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第12期1484-1490,共7页
齿轮箱早期故障的故障特征不明显,振动信号呈现出强烈的非线性、非平稳现象,为此,提出了一种基于能量聚集度经验小波变换(EA-EWT)的齿轮箱故障诊断方法。首先对采集的振动信号进行EA-EWT分解,对分解后的各层信号采用最大峭度-包络谱熵...
齿轮箱早期故障的故障特征不明显,振动信号呈现出强烈的非线性、非平稳现象,为此,提出了一种基于能量聚集度经验小波变换(EA-EWT)的齿轮箱故障诊断方法。首先对采集的振动信号进行EA-EWT分解,对分解后的各层信号采用最大峭度-包络谱熵准则进行敏感分量筛选,再利用最小熵解卷积对筛选出的分量信号进行降噪处理,对降噪后信号进行Hilbert包络谱分析,通过包络谱中的频率成分识别出故障类型,实现早期故障诊断。试验结果表明,该方法能够明显增强早期微弱故障特征,提高齿轮箱早期故障诊断性能。
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关键词
经验小波变换
最大峭度-包络谱熵
齿轮箱
故障诊断
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职称材料
题名
基于能量聚集度经验小波变换的齿轮箱早期微弱故障诊断
被引量：
11
1
作者
王友仁
陈伟
孙灿飞
孙权
黄海安
机构
南京航空航天大学自动化学院
出处
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第12期1484-1490,共7页
基金
国家商用飞机制造工程技术研究中心创新基金资助项目(SAMC14-JS-15-01)
航空科学基金资助项目(2013ZD52055)
文摘
齿轮箱早期故障的故障特征不明显,振动信号呈现出强烈的非线性、非平稳现象,为此,提出了一种基于能量聚集度经验小波变换(EA-EWT)的齿轮箱故障诊断方法。首先对采集的振动信号进行EA-EWT分解,对分解后的各层信号采用最大峭度-包络谱熵准则进行敏感分量筛选,再利用最小熵解卷积对筛选出的分量信号进行降噪处理,对降噪后信号进行Hilbert包络谱分析,通过包络谱中的频率成分识别出故障类型,实现早期故障诊断。试验结果表明,该方法能够明显增强早期微弱故障特征,提高齿轮箱早期故障诊断性能。
关键词
经验小波变换
最大峭度-包络谱熵
齿轮箱
故障诊断
Keywords
empirical wavelet transform（EWT）
maximum kurtosis and envelope spectrum entro
-
py
gearbox
fault diagnosis
分类号
TH113 [机械工程—机械设计及理论]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于能量聚集度经验小波变换的齿轮箱早期微弱故障诊断
王友仁
陈伟
孙灿飞
孙权
黄海安
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017
11
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